而強(qiáng)人工智能則暫時處于瓶頸,，還需要科學(xué)家們和人類的努力。用來研究人工智能的主要物質(zhì)基礎(chǔ)以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)平臺的機(jī)器就是計算機(jī),，人工智能的發(fā)展歷史是和計算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的,。除了計算機(jī)科學(xué)以外，人工智能還涉及信息論、控制論,、自動化,、仿生學(xué)、生物學(xué),、心理學(xué),、數(shù)理邏輯、語言學(xué),、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科,。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法,、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識獲取,、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解,、計算機(jī)視覺,、智能機(jī)器人、自動程序設(shè)計等方面,。尋找更有效的算法是優(yōu)先的人工智能研究項目,。蕪湖直銷人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)量大從優(yōu)

計算機(jī)需要不斷從解決一類問題的經(jīng)驗(yàn)中獲取知識，學(xué)習(xí)策略,，在遇到類似的問題時,，運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)知識解決問題并積累新的經(jīng)驗(yàn)，就像普通人一樣,。我們可以將這樣的學(xué)習(xí)方式稱之為“連續(xù)型學(xué)習(xí)”,。但人類除了會從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)之外，還會創(chuàng)造,，即“跳躍型學(xué)習(xí)”,。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。一直以來,，計算機(jī)**難學(xué)會的就是“頓悟”,。或者再嚴(yán)格一些來說,，計算機(jī)在學(xué)習(xí)和“實(shí)踐”方面難以學(xué)會“不依賴于量變的質(zhì)變”,，很難從一種“質(zhì)”直接到另一種“質(zhì)”，或者從一個“概念”直接到另一個“概念”,。正因?yàn)槿绱?，這里的“實(shí)踐”并非同人類一樣的實(shí)踐。人類的實(shí)踐過程同時包括經(jīng)驗(yàn)和創(chuàng)造,。肥西品牌人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)供應(yīng)1月14日,，中國外交部發(fā)言人郭嘉昆表示：堅決反對美方在AI領(lǐng)域也搞“三六九等” [65],。

ROGER SCHANK 描述他們的“反邏輯”方法為 "SCRUFFY" .常識知識庫 (如DOUG LENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因?yàn)樗麄儽仨毴斯ひ淮尉帉懸粋€復(fù)雜的概念,?；谥R大約在1970年出現(xiàn)大容量內(nèi)存計算機(jī)，研究者分別以三個方法開始把知識構(gòu)造成應(yīng)用軟件,。這場“知識**”促成**系統(tǒng)的開發(fā)與計劃,，這是***個成功的人工智能軟件形式?！爸R**”同時讓人們意識到許多簡單的人工智能軟件可能需要大量的知識。子符號法80年代符號人工智能停滯不前,，很多人認(rèn)為符號系統(tǒng)永遠(yuǎn)不可能模仿人類所有的認(rèn)知過程,，特別是感知，機(jī)器人,，機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識別,。很多研究者開始關(guān)注子符號方法解決特定的人工智能問題。

主流科研集中在弱人工智能上,，并且一般認(rèn)為這一研究領(lǐng)域已經(jīng)取得可觀的成就,。強(qiáng)人工智能的研究則處于停滯不前的狀態(tài)下。對強(qiáng)人工智能的哲學(xué)爭論“強(qiáng)人工智能”一詞**初是約翰·羅杰斯·希爾勒針對計算機(jī)和其它信息處理機(jī)器創(chuàng)造的,，其定義為：“強(qiáng)人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為計算機(jī)不僅是用來研究人的思維的一種工具,；相反，只要運(yùn)行適當(dāng)?shù)某绦?，計算機(jī)本身就是有思維的,。”（J SEARLE IN MINDS BRAINS AND PROGRAMS. THE BEHAVIORAL AND BRAIN SCIENCES,VOL. 3,1980）這是指使計算機(jī)從事智能的活動,。在這里智能的涵義是多義的,、不確定的，像下面所提到的就是其中的例子,。利用計算機(jī)解決問題時,，必須知道明確的程序。至少它必須出現(xiàn)禮貌地和人類打交道,。至少,，它本身應(yīng)該有正常的情緒。

智能模擬機(jī)器視,、聽,、觸、感覺及思維方式的模擬：指紋識別,，人臉識別,，視網(wǎng)膜識別,，虹膜識別，掌紋識別,，**系統(tǒng),，智能搜索，定理證明,，邏輯推理,，博弈，信息感應(yīng)與辨證處理,。學(xué)科范疇人工智能是一門邊沿學(xué)科,，屬于自然科學(xué)、社會科學(xué),、技術(shù)科學(xué)三向交叉學(xué)科,。涉及學(xué)科哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)，數(shù)學(xué),，神經(jīng)生理學(xué),，心理學(xué)，計算機(jī)科學(xué),，信息論,，控制論，不定性論,，仿生學(xué),，社會結(jié)構(gòu)學(xué)與科學(xué)發(fā)展觀。研究范疇語言的學(xué)習(xí)與處理,，知識表現(xiàn),，智能搜索，推理,，規(guī)劃,，機(jī)器學(xué)習(xí)，知識獲取,，組合調(diào)度問題,，感知問題，模式識別,，邏輯程序設(shè)計,，軟計算，不精確和不確定的管理,，人工生命,，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，復(fù)雜系統(tǒng),，遺傳算法人類思維方式,，**關(guān)鍵的難題還是機(jī)器的自主創(chuàng)造性思維能力的塑造與提升,。人工智能對經(jīng)濟(jì)的影響。系統(tǒng)更深入各行各業(yè),，帶來巨大的宏觀效益,。廬陽區(qū)質(zhì)量人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)費(fèi)用

計算機(jī)視覺能夠分析影像輸入。另外還有語音識別 ,、人臉辨識和物體辨識,。蕪湖直銷人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)量大從優(yōu)

也有哲學(xué)家持不同的觀點(diǎn)。DANIEL C. DENNETT 在其著作 CONSCIOUSNESS EX***INED 里認(rèn)為,，人也不過是一臺有靈魂的機(jī)器而已,，為什么我們認(rèn)為人可以有智能而普通機(jī)器就不能呢？他認(rèn)為像上述的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換機(jī)器是有可能有思維和意識的,。有的哲學(xué)家認(rèn)為如果弱人工智能是可實(shí)現(xiàn)的,，那么強(qiáng)人工智能也是可實(shí)現(xiàn)的。比如SIMON BLACKBURN在其哲學(xué)入門教材 THINK 里說道,，一個人的看起來是“智能”的行動并不能真正說明這個人就真的是智能的。我永遠(yuǎn)不可能知道另一個人是否真的像我一樣是智能的,，還是說她/他**是看起來是智能的,。基于這個論點(diǎn),，既然弱人工智能認(rèn)為可以令機(jī)器看起來像是智能的,，那就不能完全否定這機(jī)器是真的有智能的。BLACKBURN 認(rèn)為這是一個主觀認(rèn)定的問題,。蕪湖直銷人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)量大從優(yōu)

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